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LLMに渡すコンテキスト全体を設計・最適化する技術「コンテキストエンジニアリング」を体系的に解説。4つの基本戦略、Context Rot問題、エージェント時代の実践テクニックを網羅します。

LLMのコンテキストウィンドウを効率的に活用するための圧縮テクニック（サマリー・トリミング・蒸留）を体系的に解説し、実装パターンとツールを紹介します。

LLMのFunction CallingとModel Context Protocol（MCP）におけるツール定義の最適化手法を解説。スキーマ設計、説明文の書き方、トークン効率化の実践パターンを紹介します。

複数のLLMエージェントが協調動作する際のコンテキスト分離・共有パターンを解説。Handoffパターン、階層型オーケストレーション、メモリ共有の設計指針を実例とともに紹介します。

LLMのコンテキストウィンドウをトークン予算として管理する手法を解説。入力・出力の配分戦略、Context Rot対策、コスト最適化の実践パターンを紹介します。

RAGシステムやLLMアプリケーションにおけるコンテキスト品質の評価手法を体系的に解説。Faithfulness、Context Precision、Relevancyなどの主要指標とRAGAS・DeepEvalの実践的な使い方を紹介します。